| 基于Keras的LSTM模型在空气质量指数预测的应用 |
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| 引用本文： | 郑洋洋,白艳萍,侯宇超.基于Keras的LSTM模型在空气质量指数预测的应用[J].数学的实践与认识,2019(7). |
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| 作者姓名： | 郑洋洋 白艳萍 侯宇超 |
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| 作者单位： | 中北大学理学院 |
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| 摘 要： | 为了高精度预测空气质量指数(AQI),针对大气环境复杂多变性、不确定性,以2014年至2017年的太原市空气污染物监测数据为基础,首先采用python3.5.2中的相关性分析函数对污染物与AQI指数进行了相关性分析,然后建立基于深度学习库Keras(一种高层神经网络API)的长短期记忆循环神经网络(LSTM)模型,对太原市空气质量指数(AQI)进行仿真预测.实验结果表明:模型的均方根误差为4.875,具有预测精度高、范围广等优点,为大气污染防治工作提供了科学合理的理论依据和新的预测方法.
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| 关 键 词： | 空气质量指数 相关性分析 Keras LSTM神经网络 |
Application of LSTM Model Based on Keras in Air Quality Index Prediction |
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